Buat narasi dalam bentuk paragraf (mix sedikit point dan tabel jika dibutuhkan)
Buat narasi dalam beberapa paragraf + extended lengkap
buat narasi yang mudah di baca oleh akademisi, praktisi
tambahkan contoh2 yang mudah di mengerti
tambahan script2 / cli yang dibutuhkan secara lengkap
bold hal yang penting, italic istilah asing
BAB 2: Persiapan Lingkungan
Instalasi Ubuntu 24.04 singkat (hanya overview, bukan detail instalasi OS).
Update & upgrade paket:
 sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Instalasi dependensi dasar:
pip & build-essential
Git
Ilustrasi: diagram sederhana “stack software” (OS → Python → Library → Model).















Sebagai konteks tambahan bisa di baca di attached dokumen
Sebagai konteks tambahan berikut adalah daftar isi buku ini

Pengenalan SLM RAG untuk Ubuntu 24.04: CPU Only
BAB 1: Pendahuluan
Apa itu SLM (Small Language Model)?
Mengapa memilih RAG (Retrieval Augmented Generation)?
Kenapa fokus pada Ubuntu 24.04 CPU Only (tanpa GPU)?
Gambaran umum buku & siapa target pembaca (pemula / non-expert).


BAB 2: Persiapan Lingkungan
Instalasi Ubuntu 24.04 singkat (hanya overview, bukan detail instalasi OS).
Update & upgrade paket:
 sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Instalasi dependensi dasar:
Python3 + venv
pip & build-essential
Git
Ilustrasi: diagram sederhana “stack software” (OS → Python → Library → Model).



BAB 3: Pengenalan SLM & RAG
SLM vs LLM (perbandingan ukuran & kebutuhan hardware).
Konsep dasar RAG:
Retrieval (cari informasi dari database / dokumen).
Generation (model menghasilkan jawaban).
Ilustrasi: gambar alur User Question → Retriever → Knowledge Base → Generator → Answer.



BAB 4: Menyiapkan Lingkungan Python & Virtual Environment
Membuat environment khusus proyek:
 python3 -m venv rag-slm-env
source rag-slm-env/bin/activate
Instalasi pustaka penting
 pip install torch transformers sentence-transformers faiss-cpu
Ilustrasi: kotak sederhana “Proyek → Virtual Env → Library”.


BAB 5: Download & Load Model SLM
Pilih model kecil dari Hugging Face (contoh: distilbert-base-uncased, bert-mini).
Cara download & load dengan transformers.
Contoh kode sederhana:
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
 model = AutoModel.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
Ilustrasi: ikon awan → komputer → model siap pakai.


BAB 6: Membuat Knowledge Base
Siapkan kumpulan dokumen (contoh: file .txt sederhana).
Menggunakan Sentence-Transformers untuk embedding teks.
Simpan embedding ke FAISS (index database ringan).
Contoh kode sederhana untuk indexing.
Ilustrasi: tabel kecil (kolom: id, teks, embedding).


BAB 7: Membangun Pipeline RAG
Step by step:
User input pertanyaan.
Embedding pertanyaan.
Cari top-N dokumen di FAISS.
Model merespon dengan bantuan konteks.
Contoh kode integrasi pipeline.
Ilustrasi: flowchart tanya → cari → gabung konteks → jawab.


BAB 8 Contoh Aplikasi Sederhana
Demo mini chatbot berbasis terminal:
 python rag_chat.py
User tanya: “Apa isi dokumen X?” → SLM menjawab dengan referensi dari Knowledge Base.
Tampilkan screenshot/diagram text-based percakapan.



BAB 9: Optimisasi CPU Only
Tips agar tetap ringan:
Gunakan model kecil (MiniLM, DistilBERT).
Batasi panjang konteks.
Gunakan FAISS untuk pencarian cepat.
Ilustrasi: perbandingan CPU vs GPU (ikon sederhana).



BAB 10: Studi Kasus Mini
Use Case 1: Tanya jawab dokumen PDF sederhana (misalnya artikel atau catatan kuliah).
Use Case 2: FAQ berbasis teks di folder tertentu.
Ilustrasi: flow sederhana (user tanya → sistem jawab).



BAB 11: Penutup
Ringkasan perjalanan: dari setup → model → RAG → chatbot mini.
Arah pengembangan lanjutan:
Integrasi web UI (mis. Gradio).
Optimisasi model lebih lanjut.
Migrasi ke GPU (jika tersedia di masa depan).


Referensi


Glosary


LAMPIRAN
Cheat sheet perintah Linux penting.
Link ke Hugging Face model ringan.
Referensi pustaka (Transformers, FAISS, Sentence-Transformers).
👉 Buku ini akan berisi teks, kode contoh, dan ilustrasi flowchart sederhana (bisa dibuat pakai ASCII atau gambar ringan) agar pemula mudah mengikuti.
Apakah kamu ingin saya juga menambahkan contoh kode lengkap pipeline RAG sederhana (chatbot mini di terminal) untuk langsung dipraktikkan pembaca?

